레시피 객체 만들기
이전 장에서는 telecom_df 데이터에서 일부 예측 변수를 사용해 로지스틱 회귀 모델을 적합했어요. 이 데이터셋에는 한 통신회사의 고객 정보가 들어 있으며, 목표는 고객이 서비스를 해지할지를 예측하는 것입니다.
이번 연습에서는 통신 데이터의 avg_call_mins와 avg_intl_mins 변수에 로그 변환을 적용하기 위해 recipes 패키지를 사용해 볼 거예요. 이렇게 하면 두 변수의 범위를 줄이고 분포를 더 대칭적으로 만들 수 있어, 로지스틱 회귀 모델의 정확도가 높아질 가능성이 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 tidymodels로 모델링하기
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Specify feature engineering recipe
telecom_log_rec <- recipe(___,
data = ___) %>%
# Add log transformation step for numeric predictors
___(___, ___, base = 10)
# Print recipe object
telecom_log_rec